언어 모델 발전 과정
언어 모델(LM, Language Model)
언어 모델은 컴퓨터가 사람의 언어를 이해하고 생성하도록 돕는 기술!
인공지능 언어 능력의 진화 과정
1. 시퀀스 처리의 시작: Seq2Seq (Sequence-to-Sequence) 모델
언어 모델 발전의 중요한 첫걸음은 2014년 구글이 발표한 Seq2Seq(시퀀스-투-시퀀스) 모델에서 시작됩니다. 이 모델은 하나의 시퀀스(예: 한국어 문장)를 다른 시퀀스(예: 영어 문장)로 변환하는 데 특화되어 주로 기계 번역에 활용되었습니다.
Seq2Seq 모델은 크게 두 부분으로 구성돼요.
인코더 (Encoder): 입력 문장을 받아서 그 내용을 하나의 고정된 길이의 벡터(Context Vector)로 압축합니다. 마치 긴 글을 읽고 핵심 내용을 한 문장으로 요약하는 것과 같아요.
디코더 (Decoder): 인코더가 만든 압축된 벡터를 바탕으로 출력 문장을 단어 하나씩 생성합니다.
한계점:
하지만 여기에 중요한 문제가 있었습니다. 입력 문장이 길어질수록, 인코더가 모든 정보를 작은 '핵심 요약' 벡터에 담는 것이 어려워지는 '정보 손실'이 발생했어요. 문장이 길어질수록 앞부분의 정보가 뒤로 갈수록 희미해지는 '장기 의존성' 문제도 나타났습니다.
2. '집중'하는 능력: Attention Mechanism (어텐션 메커니즘)의 등장
Seq2Seq의 한계를 극복하기 위해 2015년, 어텐션 메커니즘이 등장했습니다. 이는 마치 번역가가 문장을 번역할 때 모든 단어를 동일하게 보는 것이 아니라, 현재 번역하려는 특정 단어와 가장 관련이 깊은 원문의 단어들에 '집중'하듯이 동작합니다.
어텐션 메커니즘은 디코더가 출력 단어를 생성할 때, 인코더가 입력 문장의 각 단어를 처리하면서 만들어낸 정보들 중 가장 중요한 부분에 '가중치'를 부여하도록 돕습니다. 이를 통해 고정된 컨텍스트 벡터의 한계를 넘어, 필요한 정보를 그때그때 '선택적으로' 참고할 수 있게 되었죠. 덕분에 긴 문장에서도 중요한 정보를 놓치지 않고 더 정확한 번역이나 텍스트 생성이 가능해졌습니다.
3. '어텐션'만으로 이루어진 혁명: Transformer (트랜스포머)
어텐션 메커니즘의 잠재력을 폭발시킨 것이 바로 2017년 구글이 발표한 트랜스포머 모델입니다. 이 모델은 기존의 순환 신경망(RNN)이나 컨볼루션 신경망(CNN) 없이, 오직 어텐션 메커니즘만으로 이루어져 있다는 점에서 혁신적이었어요. "Attention Is All You Need"라는 논문 제목처럼요!
트랜스포머는 특히 두 가지 측면에서 언어 모델 발전에 지대한 영향을 미쳤습니다.
압도적인 병렬 처리: 기존 모델들이 단어를 순차적으로 처리해야 했던 것과 달리, 트랜스포머는 문장 내의 모든 단어 간의 관계를 동시에 계산할 수 있게 했습니다. 이는 GPU와 같은 병렬 처리 장치를 효율적으로 활용하게 하여 학습 속도를 비약적으로 단축시켰습니다.
완벽한 장거리 의존성 해결: 문장 내에서 아무리 멀리 떨어져 있는 단어들 사이의 관계(장거리 의존성)도 직접적으로 파악할 수 있게 되어, 더 길고 복잡한 문맥을 정확하게 이해하고 생성하는 능력이 크게 향상되었습니다.
트랜스포머는 이후 등장하는 거의 모든 최신 언어 모델의 기반이 되는, 말 그대로 '게임 체인저'였습니다.
4. 거대 언어 모델 시대의 개막: GPT / BERT 등의 사전학습 모델
트랜스포머의 성공 이후, 대규모 데이터를 미리 학습시켜 놓은 사전학습(Pre-trained) 모델 시대가 열렸습니다. 이는 마치 언어의 모든 것을 미리 학습한 '천재'를 먼저 만들고, 그 천재에게 특정 전문 지식을 가르치는 것과 같은 방식입니다.
대표적인 모델로는 OpenAI의 GPT(Generative Pre-trained Transformer)와
구글의 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)가 있습니다.
GPT: '생성(Generative)'에 강점을 둔 모델입니다. 트랜스포머의 '디코더' 부분에 기반하며, 방대한 양의 텍스트를 학습해 문장의 다음 단어를 예측하는 방식으로 훈련됩니다. 이를 통해 새로운 텍스트를 자연스럽게 생성하거나, 요약, 번역, 질문 답변 등 다양한 생성형 작업에 탁월한 성능을 보입니다. 우리가 사용하는 챗GPT(ChatGPT)의 기반이 되는 모델이 바로 이 GPT 시리즈입니다.
BERT: '이해(Understanding)'에 강점을 둔 모델입니다. 트랜스포머의 '인코더' 부분에 기반하며, 문장의 양방향 문맥을 모두 고려하여 단어의 의미를 파악합니다. 예를 들어, 문장의 일부 단어를 가리고 그 단어가 무엇인지 맞추는 방식으로 학습되어, 검색 엔진, 감성 분석, 개체명 인식 등 텍스트를 이해하는 작업에서 뛰어난 성능을 발휘합니다.
이러한 사전학습 모델들은 특정 작업에 바로 사용될 수도 있지만, 보통은 미리 학습된 모델을 가져와서 특정 목적(번역, 요약, 질문 답변 등)에 맞게 소량의 데이터를 추가로 학습시키는 전이 학습(Transfer Learning) 방식으로 활용됩니다. 이는 모델을 처음부터 학습시키는 것보다 훨씬 효율적이고 성능도 월등히 높다는 장점이 있습니다.
마무리하며
Seq2Seq부터 시작하여 어텐션, 트랜스포머를 거쳐 GPT, BERT와 같은 거대 사전학습 모델에 이르기까지, 언어 모델은 끊임없이 진화해 왔습니다. 이 모든 발전은 AI가 인간의 언어를 더 깊이 이해하고, 더 자연스럽게 소통하며, 궁극적으로 우리의 삶을 더욱 풍요롭게 만드는 데 기여하고 있습니다.
